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多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用研究.docxVIP

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多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用研究

目录

多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用研究(1).........3

内容概述................................................3

1.1研究背景与意义.........................................4

1.2文献综述...............................................4

1.3研究目的和目标.........................................5

多元Logit模型概述.......................................6

2.1Logit模型简介..........................................7

2.2多元Logit模型的定义和原理..............................9

2.3主要参数及其含义......................................11

公路运输货运量的相关数据收集...........................12

3.1数据来源及获取方法....................................13

3.2数据质量评估..........................................14

3.3数据预处理............................................15

多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用案例分析......16

4.1案例选择..............................................18

4.2预测模型构建过程......................................20

4.3实验结果分析..........................................21

4.4模型性能评价指标......................................22

多元Logit模型的应用效果与影响因素探讨..................23

5.1应用效果分析..........................................24

5.2影响因素讨论..........................................25

结论与展望.............................................26

6.1主要结论..............................................27

6.2展望未来的研究方向....................................28

多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用研究(2)........29

内容概述...............................................29

1.1研究背景..............................................30

1.2研究目的与意义........................................31

1.3国内外研究现状........................................32

多元Logit模型理论概述..................................33

2.1Logit模型的基本原理...................................34

2.2多元Logit模型的构建方法...............................35

2.3多元Logit模型的假设条件...............................37

公路运输货运量预测研究方法.............................38

3.1数据收集与处理........................................39

3.2变量选择与模型设定....................................40

3.3模型估计与结果分析....................................41

多元Logit模型在公路运输货运量预测中的应用..............43

4.1模型构建与参数估计...

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